基于光谱指数的冬小麦冠层叶绿素含量估算模型研究

为探索对冬小麦冠层叶绿素含量反应敏感的高光谱波段组合,同时比较不同光谱指数对小麦冠层叶绿素含量的估测效果,通过分析350~2 500nm波段范围内原始光谱反射率及其一阶导数光谱的任意两两波段交叉组合而成的主要高光谱指数与冬小麦冠层叶片叶绿素含量的定量关系,建立冬小麦冠层叶绿素含量估算模型。结果表明,选用归一化光谱指数(NDSI)、比值光谱指数(RSI)、差值光谱指数(DSI)和土壤调节光谱指数(SASI)建立的冬小麦冠层叶绿素含量监测模型决定系数均大于0.71,标准误差均小于1.842。利用独立试验资料进行检验,表现最好的是RSI(FD_(689),FD_(609))和SASI(R_(491),R_(666))L=0.01,预测精度高达98.2%,模型精确度和可靠性较高。     

无人机载多光谱遥感监测冬油菜氮素营养研究

为探索无人机搭载的多光谱相机对冬油菜冠层氮素营养状况监测的可行性,设置9种施氮水平的油菜试验小区,获取八叶期、十叶期、十二叶期和蕾臺期的多光谱影像,同步采样分析获取地上部生物量、叶片氮浓度和氮素积累量等氮营养指标。以宽波段植被指数和氮营养指标的相关性为基础,通过敏感性分析确定最佳指数,建立预测模型并进行精度验证。结果显示,宽波段植被指数与氮营养指标有极显著的相关性,不同生育期差异明显。其中,红光标准值和蓝光标准值在蕾臺期均与各氮营养指标相关关系最好,且敏感性因子的值小而稳定。进一步研究表明,三种指标均可用红光标准值和蓝光标准值建立的二次模型进行估计,决定系数R2均大于0.85,模型精度较高,说明无人机多光谱遥感能有效辅助冬油菜氮素营养监测。     

高产施肥条件下玉米的光合特性研究

采用田间试验与生化分析相结合的方法,研究了不同氮、磷、钾肥施用量对春玉米产量及叶片光合特性的影响。研究结果表明：当N、P2O5、K2O用量分别为240、150和240kg／hm^2时,玉米的产量、叶绿素含量和叶面积指数、叶片的光合速率、气孔导度和胞间CO2浓度等光合特性均处于最高水平,缺乏或过量的氮、磷、钾供应均不利于春玉米产量和光合性能的提高。由此得出以下结论：适宜的氮、磷、钾肥用量能够在春玉米生育前期提高其叶面积指数和光合色素含量以及光合速率等光合特性,在生育后期能延缓叶面积指数的衰退和光舍色素含量的降低,使得叶片具有较高的光合性能,从而促进了高产的形成。     

基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算

为筛选可用于干旱半干旱区春小麦冠层叶绿素含量估算的高光谱植被指数,2017年通过测定春小麦关键生育时期冠层的田间高光谱与叶绿素含量,利用光谱指数波段优化算法分别计算400～1 300 nm光谱波段中不同波段两两组合的比值光谱指数(ration spectral index,RSI)、归一化光谱指数(normalized difference spectral index,NDSI)、叶绿素指数(chlorophyll index,CI)、简化光谱指数(CI/NDSI,NPDI),并将这些参数及其他17个不同高光谱植被指数分别与实测冠层叶绿素含量进行Pearson相关分析,通过变量重要性准则筛选最优光谱参数,使用偏最小二乘回归法建立冠层叶绿素含量的预测模型。结果表明:(1)RSIs、NDSIs、CIs和NPDIs与冠层叶绿素含量的相关性都优于前人研究中定义的17种高光谱植被指数,并且冠层叶绿素含量与NDSI(R_(849),R_(850))、RSI(R_(849),R_(850)),CI(R_(849),R_(850))和NPDI(R_(849),R_(850))表现出强相关性。(2)用此4个优化光谱指数分别建模时,以CI(R_(849),R_(850))、 CI(R_(539),R_(553))、 CI(R_(540),R_(553))、 CI(R_(536),R_(553))为自变量的X-3模型预测精度最高(r~2=0.74,RMSE=0.272 mg·g~(-1))。(3)结合4个优化光谱指数构建的组合模型预测精度,其r~2=0.83,RMSE=0.187 mg·g~(-1)。     

基于冠层透射微分光谱的小麦植株含水量监测研究

为实现基于可见光透射微分光谱的小麦植株含水量监测,通过三年田间试验,测定自拔节期以后小麦关键生育时期冠层透射光谱和植株含水量,确立了透射光谱微分参数与植株含水量间定量关系。结果表明,与小麦冠层原始透光率相比,一阶微分光谱能够很好地减轻生育时期的影响。将不同生育时期数据综合,不同波段的透射率与植株含水量相关性均较差,而微分光谱在439、735、823及950 nm处与植株含水量相关性较好(|r| 0.57),以735 nm处相关性最高。基于蓝光、黄光和红光波段筛选了21个光谱特征参数,其中红边振幅(Dr)、红蓝振幅归一化指数(Dr-Db)/(Dr+Db)、红边面积(SDr)、右峰面积(RSDR)、双峰面积比(RIDA)及双峰面积归一化指数(NDDA)6个光谱特征参数与植株含水量间相关性较好(r0.70)。在以上优选的光谱参数中,红边双峰面积比值(RIDA)及归一化指数(NDDA)与植株含水量的回归关系表现最好,拟合精度r~2大于0.69,均方根误差RMSE低于4.87,模型具有很好的稳定性,可以实时精确估测小麦植株含水量。这表明利用冠层透射微分光谱可对小麦植株含水量进行精确监测,对指导作物精确灌溉管理具有较大的应用潜力。     

基于冠层反射光谱的夏玉米叶片碳氮比监测

基于不同夏玉米品种在2个年份不同施氮水平下的田间试验,研究夏玉米叶片碳氮比随生育期的变化模式及其与冠层反射光谱的定量关系,建立玉米叶片碳氮比的定量监测模型。结果表明,夏玉米叶片碳氮比随施氮量的增加而降低,随生育进程呈"高-低-高"动态变化趋势。利用冠层反射光谱监测叶片碳氮比的适宜时期为孕穗期至吐丝期。13个光谱参数与2个品种叶片碳氮比有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数(R2)和预测标准误(SE),确定转换型植被指数(TVI)与叶片碳氮比的线性回归方程为最佳监测模型。经不同年际独立试验数据的检验,叶片碳氮比监测模型的预测精确,相关系数(r)为0.682 4,根均方差(RMSE)为0.405 2,表明夏玉米冠层反射光谱可用来定量估测叶片碳氮比的变化状况。     

玉米冠层内光合有效辐射和叶面积指数垂直分布模拟

基于辐射度模型(RGM),考虑冠层结构如垄宽、垄间距等建立玉米冠层内不同太阳高度角PAR垂直分布计算模型,结合指数递减光分布模型,考虑LAI与植被冠层内光分布的关系,运用Campbell椭球分布算法和BonhommeChartier算法两种算法分别计算LAI垂直分布,并就模型的参数如太阳高度角等对PAR垂直分布结果的影响进行分析。结果表明,RGM模型不同太阳高度角对封垄前的玉米冠层内PAR垂直分布的模拟精度均较高,60°太阳高度角精度比较高,顺垄和垂直于垄方向的RMSE值分别为0.037 307和0.064 702;两种算法对LAI垂直分布估算能力均较好,不同入射光条件下估算精度不同,Campbell椭球分布算法60°太阳高度角模拟各层LAI垂直分布精度更高。     

基于高光谱遥感的水稻冠层吸收光合有效辐射的估算研究

 利用高光谱遥感数据,对光谱反射率、一阶微分光谱及二阶微分光谱与吸收光合有效辐射（APAR）进行相关分析,并利用反射率、微分光谱、植被指数法研究了水稻冠层APAR的估算效果。结果表明,高光谱反射率、一阶微分光谱及二阶微分光谱的最优波段与APAR的相关性均极显著,一阶微分光谱能够更好的估算APAR,它与APAR在769 nm处的拟合决定系数为05218;5种植被指数所选的最优波段组合拟合方程的决定系数在0.67以上,其中以复归一化差值植被指数（758, 781）估算效果最好,决定系数达0.7585。     

夏大豆植株的光合性能研究

1986—1987年在田间条件下,研究早熟7号和早熟14号大豆植株的光合性能。结果表明:叶片的最高光合速率和平均光合速率,基部叶片>中部叶片>顶部叶片;叶面积、功能期和光合势,均为中上部叶片>顶部叶片>基部叶片。夏大豆植株叶片的平均光合速率,以苗期及开花期较高,随后呈下降趋势,鼓粒后期下降尤其明显。单株光合速率及叶面积随着生育进程呈单峰曲线变化,以结荚期最高。     

花生冠层APAR和FAPAR高光谱遥感估测模型研究

为了快速、无损监测花生生长发育,建立整个生育期内花生冠层吸收性光合有效辐射（APAR）和光合有效辐射吸收系数（FAPAR）的高光谱遥感估测模型,本试验利用高光谱遥感技术,测定沈阳地区5种不同生态类型的花生冠层光谱数据,同期获取APAR、FAPAR;并对原始光谱数据进行logρ、1/ρ、ρ′变换,构建6种植被指数,分别与APAR和FAPAR进行Pearson相关分析,并建立估测模型,对模型进行检验与评价。研究结果表明：4种变换形式的光谱数据中最优波段与APAR 和FAPAR 均达极显著相关（r≥0.3969,P<0.01）,以ρ′在759nm 波段处与APAR（r=0.7574）和FAPAR（r=0.6276）的相关性最好,ρ′759nm处的高光谱参数与APAR、FAPAR建立的估测方程y = 797.3846e271.4883x（R=0.5512,P<0.01;RE=0.1213）和y =0.756e85.21x（R=0.4204,P<0.01,RE=0.0788）拟合系数最高、预测精度较好,估测效果很好。比值植被指数（RVI）、差值植被指数（DVI）、归一化植被指数（NDVI）、复归一化差值植被指数（RDVI）、垂直植被指数（PVI）和修改土壤调整植被指数（MSAVI）这6种植被指数的最优波段与APAR的相关性优于与FAPAR的相关性,MSAVI[723,761]与APAR所建立的对数函数y = 1554ln（x）+ 1631（R=0.7566,P<0.01;RE=0.0870）和RDVI[731,764]与FAPAR建立的多项式函数y = 1.027x2 + 0.713x + 0.729（R=0.6194,P<0.01;RE=0.0699）的模拟值和实测值均达到了极显著、预测精度较高,MSAVI对APAR和RDVI对FAPAR估测效果很好。一阶微分光谱和植被指数可以较好地估测花生冠层APAR和FAPAR。     

水稻不同叶位层物理结构与冠层反射光谱的定量研究

 研究了不同土壤水分、施氮条件下水稻冠层反射光谱与冠层生长特征（叶面积指数、叶片干质量和鲜质量）的量化关系。结果表明，不同层次叶面积指数、叶片鲜质量和叶片干质量与冠层光谱的相关性大小均为：L12345>L1234>L123>L12>L1，而顶部5张叶片的面积和生物量（干、鲜质量）对冠层特征反射光谱的贡献大小顺序为：L2>L1>L3>L4>L5，顶部2张叶片对冠层光谱作用最大。发现比值指数R(760,710) 与水稻叶面积指数呈极显著线性相关；而比值指数R(1650,1100) 与水稻地上部鲜质量和干质量均呈极显著幂函数相关关系。因此，比值指数R(760,710) 和R(1650,1100) 可分别用来定量反演水稻叶面积信息和地上部生物量信息。     

大豆叶面积指数的高光谱估算模型研究

通过测试大豆4个生育阶段350～2500nm波段的冠层高光谱数据,用近红外波段760nm-850nm及红光波段650nm-670nm的2个范围内的波段反射率,组成了高光谱比值植被指数（RVI）和800nm和670nm2个波段反射率组成修改型二次土壤调节植被指数（MSAVI2）;基于RVI和MSAVI2植被指数,建立了大豆叶面积指数（LAI）的6种单变量线性与非线性函数模型,经检验均达到1％极显著水平。其中,以RVI所构建洲的幂函数、MSAVI2所构建LAI的指数函数、对数函数估测模型的相关系数相对较高;用MSAVI2所构建的LAI精度较高的对数函数模型反演大豆叶面积指数,实测LAI与估测LAI呈极显著线性相关（R=0．9098^＊＊,n=46）,模型方程的估算精度达84．9％,实测值与估算值的RMSE=0．2420,平均相对误差为0．1510。表明采用高光谱植被指数,能够实时、无损、动态、定量提取大豆叶面积指数,为设计理想的大豆群体和大豆遥感估产提供了科学的依据。     

早播下不同类型小麦品种叶片光合及籽粒灌浆的差异

为给安徽麦区旱播条件下小麦品种类型选择提供依据,通过2年多点(蒙城、阜南、濉溪)试验,比较分析了早播下不同类型小麦品种的叶片光合性能及籽粒灌浆特性。结果表明,早播下冬性品种烟农19和济麦20的叶片叶绿素含量最高,半冬性品种皖麦52和周麦22次之,偏春性品种豫麦70-36和周麦23最低。冬性品种叶面积指数和群体干物重显著高于偏春性品种。相同类型小麦品种间叶绿素荧光参数Fo、Fm、Fv/Fm、ETR和ΦpsII差异皆不显著,但冬性与偏春性品种间差异显著。冬性品种平均灌浆速率高于偏春性品种,穗数、穗粒数、千粒重和产量皆以冬性品种最高,其中蒙城点冬性品种烟农19产量比偏春性品种豫麦70-36和周麦23分别增加了37.6%和38.4%,济麦20的产量分别比豫麦70-36和周麦23增加了37.5%和38.3%。     

8种园林植物耐荫性与光合特性的研究

通过测定漳州地区8种园林植物叶片的形态特征、光合作用和光响应曲线,并对测定结果进行方差分析和相关分析,比较分析其耐荫程度。结果表明:试验的8个品种除黄金榕外,其它品种对弱光利用能力较强,具有较强的弱光适应能力;三角梅、锦绣杜鹃、红背桂等植物的耐荫性较强,在园林中可配置在比较郁蔽的林下;黄金榕和悬铃花是喜光植物,能适应较强的光辐射,耐荫能力相对较差,可以配置在林缘或疏林草地中,光照越足,黄金榕的叶色、悬铃花的花都会越鲜艳;花叶假连翘既有一定的耐荫能力,又能适应较强的阳光辐射,对光适应的生态幅度较宽,在园林配置中可根据需要进行布置。桂花和红背桂能更好的利用土壤水分,可配置在相对较干旱的地方。净光合速率Pn与其主要影响因子气孔导度Gs、胞间CO2浓度Ci、蒸腾速率Tr、叶温下蒸汽压亏缺VpdL、光合有效辐射PAR的相关性分析表明,种类不同,其影响因子也不一样,8种园林植物的Pn与Ci呈极显著负相关。此研究为园林中植物的配置提供了一定的理论依据。     

基于冠层反射光谱的夏玉米LAI估算模型研究

从多个角度研究夏玉米LAI与冠层反射光谱的相关性,探索不同光谱波段在夏玉米LAI预测中的优势互补。结果表明,可见光波段对品种差异较敏感,而近红外波段对品种差异敏感性不大;预测效果最好的LAI估算模型是由多个单波段建立的多元线性回归模型,其次是由近红外与绿光波段的比值R₁₀₅₀/R₅₅₀建立的三次多项式回归模型,然后是由RVI建立的三次多项式回归模型。     

不同密度条件下甜菜叶片光合速率与块根产量关系的研究

在田间５种密度条件下研究了甜菜叶片光合速率、叶面积指数等生理因子的变化及其与块根产量的关系．结果表明，甜菜叶片光合速率和叶面积指数与密度在整个生育期内分别存在着显著的负相关和正相关关系。甜菜叶片光合速率和块根产量之间的关系困种植密度大小而不同，在低密度条件下呈负相关关系，在高密度条件下呈正相关关系．尽管根产量与叶片光合速率间关系较之杂，但与生育中后期叶片光合速率和叶面积指数之积（相当于群体光合速率）存在着显著的正相关关系。     

寡照地区玉米高产光合生理研究初探

通过对两品种在不同群体下光合生理参数、群体库源与产量形成关系的研究,结果表明,寡照地区玉米高产必须增源扩库,即应适当提高叶面积指数,增加种植密度,扩大群体库容。     

基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究

为了在作物氮素管理中实现叶片氮含量的实时无损估测,以不同类型小麦品种在不同施氮水平下连续3年田间试验为基础,研究了小麦叶片氮含量与冠层高光谱参数的定量关系.结果表明,叶片氮含量随着施氮水平的增加而提高,冠层光谱反射率在不同叶片氮含量水平下存在明显差异.叶片氮含量的敏感波段主要存在于近红外平台和可见光区,其中,红边区域最为显著.红边及面积类参数REPIE、SDr-SDb和FD729与叶片氮含量关系密切,方程拟合决定系数R2分别为0.829、0.806和0.856,估计标准误差SE分别为0.278、0.295和0.271;模拟宽光谱波段组合类参数方程拟合精度较低,标准误差较大,以AVHRR-GVI为变量模拟方程,R2 和SE分别为0.786和0.315;多波段组合类参数方程拟合效果较好,以mND705为变量建立方程,其R2 和SE分别为0.836和0.275.经不同年际独立数据检验,红边及面积类参数表现最好,以REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数为变量,模型预测的RMSE分别为0.418、0.380和0.395,相对误差RE分别为14.4%、15.1%和15.2%;模拟宽光谱波段组合类参数与多波段组合类参数比较,模拟宽光谱波段组合模型预测效果更好,以AVHRR-GVI 和mND705为变量建立模型,RMSE分别为0.436和0.408,RE分别为17.3%和16.7%.以上结果表明,红边及面积类参数与叶片氮含量关系密切且表现稳定,利用REPIE、SDr-SDb和FD729三个参数可以对小麦叶片氮含量进行可靠的监测.     

密度对夏玉米品种光合特性和产量性状的影响

对不同密度条件下不同株型6个夏玉米品种进行了研究,筛选具有超高产潜力的优势品种。结果表明,对于不同株型品种,光合速率均是低密度处理高于高密度,其中紧凑型品种CF008光合速率最高。从产量性状分析,CF008产量最高,郑单958其次;CF008不同密度之间差异不显著;郑单958低密度产量显著高于高密度。同样,CF008经济系数最高,郑单958、金海5号和鲁单6003依次降低,不同密度间差异不显著。说明紧凑型品种的表现明显好于半紧凑型品种。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。